電力負荷特征分析與短期電力負荷預測研究

顧海超

寧夏眾合智源電力工程咨詢有限公司 寧夏 銀川 750001

引言

電力負荷又稱為“用電負荷”，是指電能用戶的用電設備在某一時刻向電力系統取用的電功率的總和。面對日益龐大的用電壓力，為了實現電能的最優分配，需圍繞短期用電負荷進行精確預測，進而為所有用戶提供優質、穩定的電能。

1 短期電力負荷預測的特點分析

1.1 周期性

短期電力負荷的周期性預測可作如下理解：一個地區的電力負荷特征曲線在很多周期框架下均會顯示出“重復性”。以城市民用住宅社區為例。

1.1.1 以“日”為周期單位。①每日夜晚11時～次日清晨7時是全小區用電“低谷期”，原因在于，除了極個別人外，全小區幾乎所與人都處于睡眠狀態，除了冰箱等少數電氣設備處于運轉狀態之外，其他設備均處于待機或完全關閉狀態。②上午7時～下午6時，小區的電力負荷會有所升高，但升高幅度不會較大。原因在于，很多人出門上班，只有留在家中的老人和孩子才有可能使用電腦、電視、洗衣機等設備，用電需求量不大。③下午6時～夜晚11時。當忙碌了一天的人們下班回家之后，小區會整體進入“熱鬧”狀態。此時，所有住戶家中的用電需求（電力負荷）會集中升高，小區整體的電能消耗量會在短時間內迅速攀升至頂峰。④到了夜晚11時左右，電力負荷曲線又會重復上述的情況。

1.1.2 以“周”為單位。①每周一到周四，小區每日的電力負荷曲線大致相當，波峰及波谷出現的時間段幾乎完全一致。②周五白天的電力負荷情況也不會出現明顯變動。但到了周五夜晚，由于次日即進入雙休日，故很多小區居民周五夜間休息時間相較于工作日會有所延后。到了此種時刻，小區一周整體的電力負荷變化情況將會局部出現新的“周期性”。總之，從周日夜間到周五夜間是一個小周期變化趨勢，周五夜間到周日夜間是另外一個小周期變化趨勢，兩者組合到一起便形成一個以“周”為單位的整體性周期變化趨勢。

1.1.3 以“年”為單位。每年的春秋兩季，小區的電力負荷整體處于較低水平，原因在于：春秋兩季的氣溫相對適中，空調、電暖氣等大功率電器設備的使用頻率整體處于較低水平；而到了夏冬兩季，高溫和嚴寒便會“促進”空調等設備啟動。因此，以“年”為單位時，小區電力負荷按季節會呈現出十分明顯的周期性。

1.2 非線性

電力負荷的周期性盡管能夠體現一定的“規律性”，但此種規律不適用現行分析模型，即電力負荷很容易受到其他因素的影響，只能在“大概”范圍內呈現規律性，很難按照線性規律加以描述。如果僵硬地使用線性模型進行分析，必然導致預測精度大幅度降低。因此，進行短期電力負荷預測時一般使用非線性模型。

1.3 連續性

我國電網的電力負荷是一個動態、連續變化的過程，由人們的生活習慣直接決定。事實上，現代社會生活完全離不開電能，故電力負荷不可能出現斷電和“跳躍點”。對未來某個短周期內的電力負荷情況進行預測實際上使現時（近期）電力負荷變化的延續。

2 影響電力負荷的因素分析

2.1 氣候因素

人類使用電能的一個目的在于調節室內氣候，使生活質量更高。如上文所述，在嚴寒時節，人們會通過空調、電暖氣等設備避免室內溫度降低；在盛夏時節，人們會通過空調進行降溫，避免大汗淋漓；或是通過冰箱存放食物，延緩食物變質的速度。綜合而言，人類使用電器設備時需求的電力負荷在一定程度上確實受氣候因素的影響，在日常生活、工農業生產中均有所體現。

2.2 時間因素

“周期性”即為“時間性”。四季交替變換、一周七天的循環往復，在特定的時間段，電力負荷處于何種狀態具備一定的規律。比如在節假日期間，夜間電力負荷需求量必然超過工作日。

2.3 經濟因素

電能是一種常用能源，使用電能便意味著“消費”。在經濟發達地區，電能的整體使用量遠遠高于經濟欠發達地區。比如，在一個城市中，市中心商業廣場的電力負荷在所有時間段都會超過城郊接合部商業廣場的電力負荷。原因在于：盡管在作用性質方面，兩個商業廣場無顯著差異，但在建筑的設計精度、周圍人群的消費能力方面，兩者不可同日而語。因此，經濟因素也是決定短期電力負荷預測的重要影響因素。

3 短期電力負荷預測誤差產生原因分析

3.1 誤差成因分析

導致短期電力負荷預測出現誤差的原因主要集中在以下幾個方面：

3.1.1 天氣的突然變化。比如在夏季，在燥熱的天氣下，人們普遍會通過空調進行降溫。但若突然出現陰雨刮風天氣，則溫度必然明顯下降。此時，人們無須使用空調。如果按照一般性的“夏季日”周期進行預測，相關結果必然出現較大的誤差。

3.1.2 技術人員在收集電力負荷預測影響因素的過程中，很多因素是人力無法獲取的。具體而言，“預測”的過程建立在“模型”的基礎上，而“模擬”的過程與實際情況不可能完全一致。盡管技術人員會盡可能地合理取舍諸多因素，但最終結果只會限定在一個范圍，產生誤差是難免的。

3.1.3 突發因素和不可抗力。在看似正常、大致沿著“規律性”消耗電能的過程趨勢中，受一些不可抗力和突發因素的影響，也會導致短期電力負荷預測出現誤差。比如電力企業突然接到上級主管部門發布的檢修測試通知，可能選取某個特定的時間段進行停電維護。此種突發情況是預測過程中無法預想的，故會影響預測的準確性。

3.2 圍繞預測誤差指標的相關分析

盡管短期電力負荷需求預測分析的誤差不可避免，但合理運用“誤差”，對誤差進行深度分析，反而可以提高預測的準確度。常用的誤差分析過程及相關指標如下：

3.2.1 絕對誤差和相對誤差。前者指代電力負荷預測準確值與實際測量值之間的差值；后者指代絕對誤差與被測量具體指之間的比值，通常以百分數的形式呈現[1]。一般而言，絕對誤差以AE表示，相對誤差以RE表示，以公式的形式表示：

上述兩公式中的（t）表示函數形式，可作時間理解，也可不指代任何含義。

3.2.2 平均絕對誤差與平均相對誤差。事實上，“預測”工作不可能只開展一次。原因在于：單一預測過程中容易受很多因素（包含常規因素和突發因素）的影響，如果重復該過程時，一些因素不一定再次出現。因此，為了將“偶然因素”對預測結果造成的影響降至最低，一般需要進行多次預測，最終進行平均值計算，得出最后的預測結果。具體公式如下：

公式（4）中的εi指代“X-X*/X”，使預測值和實際值在第i點的相對誤差，經過平均計算后，得出的結果更加準確。

3.2.3 均方誤差。此種誤差分析方式是衡量平均誤差的一種更加方便的方式，能夠更加深入地評估數據的變化程度。但使用此種方式必須建立在“等精度測量”的前提下，即上文提到的“多次測量的限定條件必須維持一致”。比如在第一次預測時，如果技術人員考慮了突然停電的因素（設定停電時間的長短和停電期間電能消耗減少具體值），則后續進行的所有預測均需考慮停電因素。一旦該條件發生變化，則均方誤差計算過程便失去意義，最終結果即使與實際結果更加接近，則預測過程也應視為“失敗”。此種計算方式的公式如下：

3.2.4 標準誤差。即為均方根誤差，對均方誤差的具體值進行開放計算，能夠使誤差數值較大的術在指標中的作用大幅度提高。通過此種方式，可進一步提高預測的靈敏度。

上述提到的四種誤差分析方式實際上并不難理解，核心思路在于：為了降低短期電力負荷預測過程中受到的偶然因素影響，需在限制條件下進行多次預測，通過標準差、均方根誤差等計算，最大化利用誤差的價值，從而使預測結果的準確性更高。

4 結束語

綜上所述，電力負荷能夠客觀反映一個地區在一個時間段內的電力需求情況，如果電力部門能夠精準預測，進而合理制定電能輸送方案，能夠提高電能資源的利用率。